㈠ 大數據下的營銷價值
大數據下的營銷價值_數據分析師考試
營銷是一門學問嗎?當然是，從人類有交易活動開始，營銷便一直存在，且隨著時代的變化而不斷產生新的形式。進入大數據時代，市場營銷也隨之而慢慢進化。
在某些方面，當前的市場營銷行業也存在著前所未有的潛力，這便是大數據時代市場營銷專業就業方向的新趨勢。很多人表示，將傳統的市場營銷智慧與大數據的巨大威力相結合，可能會在定性分析和定量分析方面產生巨大的優勢。但是要做到這一點，首先還有很多工作要做。沃頓商學院運營與信息管理學教授桑德拉·希爾(shawndrahill)表示：「這是一個非常激動人心的時代。有大量的數據可挖掘，以深入了解客戶，了解他們的態度和他們在想什麼。此外，數據挖掘在過去的十年已經取得了長足的進步，但我們還有很長的路要走……也就是要弄清楚人們說話背後的真正含義。」
許多人感覺到大數據時代正在到來，但往往只是一種朦朧的感覺，對於其真正對營銷帶來的威力可以用一個時髦的詞來形容--不明覺厲。實際上，還是應盡量弄明白，才會明白其厲害之處。對於多數企業而言，大數據營銷的主要價值源於以下幾個方面。
第一，用戶行為與特徵分析。
顯然，只要積累足夠的用戶數據，就能分析出用戶的喜好與購買習慣，甚至做到「比用戶更了解用戶自己」。有了這一點，才是許多大數據營銷的前提與出發點。無論如何，那些過去將「一切以客戶為中心」作為口號的企業可以想想，過去你們真的能及時全面地了解客戶的需求與所想嗎?或許只有大數據時代這個問題的答案才更明確。
第二，精準營銷信息推送支撐。
過去多少年了，精準營銷總在被許多公司提及，但是真正做到的少之又少，反而是垃圾信息泛濫。究其原因，主要就是過去名義上的精準營銷並不怎麼精準，因為其缺少用戶特徵數據支撐及詳細准確的分析。相對而言，現在的RTB廣告等應用則向我們展示了比以前更好的精準性，而其背後靠的即是大數據支撐。
第三，引導產品及營銷活動投用戶所好。
如果能在產品生產之前了解潛在用戶的主要特徵，以及他們對產品的期待，那麼你的產品生產即可投其所好。例如，Netflix在近投拍《紙牌屋》之前，即通過大數據分析知道了潛在觀眾最喜歡的導演與演員，結果果然捕獲了觀眾的心。又比如，《小時代》在預告片投放後，即從微博上通過大數據分析得知其電影的主要觀眾群為90後女性，因此後續的營銷活動則主要針對這些人群展開。
第四，競爭對手監測與品牌傳播。
競爭對手在干什麼是許多企業想了解的，即使對方不會告訴你，但你卻可以通過大數據監測分析得知。品牌傳播的有效性亦可通過大數據分析找准方向。例如，可以進行傳播趨勢分析、內容特徵分析、互動用戶分析、正負情緒分類、口碑品類分析、產品屬性分布等，可以通過監測掌握競爭對手傳播態勢，並可以參考行業標桿用戶策劃，根據用戶聲音策劃內容，甚至可以評估微博矩陣運營效果。
第五，品牌危機監測及管理支持。
新媒體時代，品牌危機使許多企業談虎色變，然而大數據可以讓企業提前有所洞悉。在危機爆發過程中，最需要的是跟蹤危機傳播趨勢，識別重要參與人員，方便快速應對。大數據可以採集負面定義內容，及時啟動危機跟蹤和報警，按照人群社會屬性分析，聚類事件過程中的觀點，識別關鍵人物及傳播路徑，進而可以保護企業、產品的聲譽，抓住源頭和關鍵節點，快速有效地處理危機。
第六，企業重點客戶篩選。
許多企業家糾結的事是：在企業的用戶、好友與粉絲中，哪些是最有價值的用戶?有了大數據，或許這一切都可以更加有事實支撐。從用戶訪問的各種網站可判斷其最近關心的東西是否與你的企業相關;從用戶在社會化媒體上所發布的各類內容及與他人互動的內容中，可以找出千絲萬縷的信息，利用某種規則關聯及綜合起來，就可以幫助企業篩選重點的目標用戶。
第七，大數據用於改善用戶體驗。
要改善用戶體驗，關鍵在於真正了解用戶及他們所使用的你的產品的狀況，做最適時的提醒。例如，在大數據時代或許你正駕駛的汽車可提前救你一命。只要通過遍布全車的感測器收集車輛運行信息，在你的汽車關鍵部件發生問題之前，就會提前向你或4S店預警，這決不僅僅是節省金錢，而且對保護生命大有裨益。事實上，美國的UPS快遞公司早在2000年就利用這種基於大數據的預測性分析系統來檢測全美60000輛車輛的實時車況，以便及時地進行防禦性修理
第八，SCRM中的客戶分級管理支持。
面對日新月異的新媒體，許多企業想通過對粉絲的公開內容和互動記錄分析，將粉絲轉化為潛在用戶，激活社會化資產價值，並對潛在用戶進行多個維度的畫像。大數據應用可以分析活躍粉絲的互動內容，設定消費者畫像各種規則，關聯潛在用戶與會員數據，關聯潛在用戶與客服數據，篩選目標群體做精準營銷，進而可以使傳統客戶關系管理結合社會化數據，豐富用戶不同維度的標簽，並可動態更新消費者生命周期數據，保持信息新鮮有效。
第九，發現新市場與新趨勢。
基於大數據的分析與預測，對於企業家提供洞察新市場與把握經濟走向都是極大的支持。例如，阿里巴巴從大量交易數據中更早地發現了國際金融危機的到來。又如，在2012年美國總統選舉中，微軟研究院的DavidRothschild就曾使用大數據模型，准確預測了美國50個州和哥倫比亞特區共計51個選區中50個地區的選舉結果，准確性高於98%。之後，他又通過大數據分析，對第85屆屆奧斯卡各獎項的歸屬進行了預測，除最佳導演外，其它各項獎預測全部命中。
第十，市場預測與決策分析支持。
對於數據對市場預測及決策分析的支持，過去早就在數據分析與數據挖掘盛行的年代被提出過。沃爾瑪著名的「啤酒與尿布」案例即是那時的傑作。只是由於大數據時代上述Volume(規模大)及Variety(類型多)對數據分析與數據挖掘提出了新要求。更全面、速度更及時的大數據，必然對市場預測及決策分析進一步上台階提供更好的支撐。要知道，似是而非或錯誤的、過時的數據對決策者而言簡直就是災難。
那些尋找大數據營銷切入點的企業不妨看看上述應用，或許能有所啟發。
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㈡ 現在電商代運營公司太多了，不知道哪個好，求推薦幾個
我給樓主介紹幾個比較大型的吧
凱詰電商
上海凱詰電子商務股份有限公司成立於2010年，2016年5月在全國中小企業股份轉讓系統掛牌.依託電子商務平台的B2C解決方案與渠道運營、移動互聯網環境下的整合營銷、人群運營、新零售創新。 2017年公司實現銷售收入11.24億， 先後獲得新三板峰會「最具投資價值新三板公司」金號角獎。
網營科技
09年成立 ，網營科技專注於全球優質品牌在中國消費市場電商業務與品牌傳播， 通過對品牌數據，運營數據的深度解讀，為品牌提供基於大數據的運營服務和全渠道傳播，構建品牌與消費者之間互動橋梁，匯聚力量，全面賦能，開創全域營銷新格局。
寶尊電商
這位是這個行業里的老大，成立於2007年初成立，提供以品牌電子商務為核心的全鏈路一站式商業解決方案，涉及店站運營、數字營銷、IT解決方案、倉儲配送，客戶服務等5大內容。
總之，老大地位不可撼動。不過人家挑企業的眼光也是很高的。
希望樓主採納
㈢ 大數據時代下 運營商市場戰略分析
大數據時代下 運營商市場戰略分析
大數據一直是近幾年的熱門關鍵詞，伴隨著移動互聯網、智能終端、雲計算、物聯網技術的發展，呈現爆炸式額增長，數據密度空前提高，大數據時代的波瀾壯闊正在逐步的開展，大數據的未來上升空間空前巨大。
相較於零售業、金融證券、政府管理、製造業、醫療服務也等行業造大數據應用的嘗試，電信業作為數據金礦的擁有者，具有明顯的數據優勢和研發基礎，在面臨「管道化」的當前形勢下，大數據無疑成為了運營商轉型的一把利刃，面對殘酷的互聯網化競爭提供差異化的手段。下面我們將從大數據對運營商市場工作的影響入手，來提出國內運營商大數據時代戰略市場工作轉型建議，以供運營商實踐參考。
【大數據對運營商市場工作的影響】
調查結果顯示，全球120家運營商中約有48%的運營商正在實施大數據業務，大數據業務成本平均佔到運營商總IT預算的10%，並且在未來五年內將升至23%左右，成為運營商的一項戰略性優勢。大數據應用的主要需求包括商機挖掘、競爭情報、客戶維系、收入提升、減少開支、改善運營管理等，其中有50%以上是和市場前端工作在開展息息相關。下面主要從電信運營商職能劃分角度來的分析大數據對運營商市場工作的影響。
一、影響產品研發的模式
電信產品的研發更多的是以技術驅動和競爭驅動為主，電信運營商基於客戶需求的研發驅動一直弱於互聯網企業。
設計：分成兩各模塊，中間加一條豎線隔開
在大數據的時代下，一方面終端的使用偏好，如品牌、應用等可以得以分析識別，有助於電信定製機的品牌選擇和功能優化；
另一方面新業務的使用反饋，包括投訴等，可以幫助新業務功能的優化或者新產品的開發。
綜上我們可以看出，大數據時代為產品研發改革提供基礎，以客戶需求為導向的迭代開發時代即將到來。
二、影響市場營銷的模式
用戶畫像：指基於用戶終端信息、位置信息、通話行為、手機上網行為軌跡等豐富的數據，為每個用戶打上人口統計學特徵、消費行為、上網行為和興趣愛好標簽，並且藉助數據挖掘技術進行用戶的分群，完善用戶的360度畫像，幫助運營商深入的去了解用戶的行為偏好的需求特徵等；
關系鏈研究：指通過分析用戶的通訊錄、通話行為、網路社交行為以及用戶資料等數據，開展交往圈子的分析與研究，並且識別圈子中的主要影響人物以及影像鏈等。
基於用戶畫像和關系鏈的研究可以建立用戶與業務、資費套餐、終端類型、在運用網路的精準匹配上，在推送渠道、推送時機、推送方式上滿足用戶的需求，事先精準化營銷。
三、影響渠道運營的模式
相比較而言，電子渠道比傳統的實體渠道更容易記錄潛在用戶的消費行為、特徵、路徑，可以提供互聯網的大量行為數據，因此大數據時代下，運營商的電子渠道的發展將會進一步的擴大。電子渠道除了銷售、服務職能之外，後續將逐步的承擔「大數據資源池」的重要角色。
另外，線上線下渠道協同是電信渠道體系轉型的蛀牙方向，而線上線下渠道有效協同的關鍵訣竅就是從用戶的需求出發，制定合理的線上線下渠道觸點界面，為客戶提供無縫全面的渠道服務，而要實現這一目標也需要大數據技術的支撐，通過現有數據挖掘不同類型用戶的渠道使用路徑。
四、影響客戶服務的模式
目前，電信行業一直都在強調用戶體驗，但是卻並不了解用戶的真正需求，使得體驗二字束之高閣。大數據時代要想提供有效路徑，必須利用大數據挖掘技術，來書別用戶的特徵，以及用戶的消費習慣，及時的消費提醒、偏好產品的發送、維系精準跟蹤等個性化服務。
由此可見，大數據將為移動互聯網帶來全新的改革，給用戶服務帶來極大的想像空間和無限的發展前景，開展針對用戶消費數據的分析評估，可以幫助改善運營商自身的服務質量。
五、豐富產品提供的內容
大數據可以作為對外銷售的產品也已經成為了全球的共識。為了確保用戶隱私不被侵犯的前提下，對數據進行深度加工，對外提供信息服務，為企業創造全新的價值體系。目前，大數據對外商業化的產品形態主要包括市場洞察報告、精準營銷廣告、數據監測、決策支撐等多種方式。目前，國外運營商紛紛嘗試現有的數據，進行整合處理，來提供給第三方以求得全新的收益。
例如：西班牙電信，推出了「智慧足跡」，基於完全匿名和聚合的移動網路數據，幫助零售商分析顧客來源和各大商鋪、展位的人流情況以及消費者特徵和消費能力，並將洞察結果面向政企客戶提供客流量的分析和零售店面選址的服務，目前該模式已經在國內WiFi運營領域廣泛應用。
【對國內運營商戰略市場工作轉型建議】
一、戰略上重視，組織上保證
雖然電信運營商在數據資源方面具有天然的優勢，但必須承認在大數據運營方面，不管是平台研發能力還是運營能力，電信運營商的優勢並不明顯，和互聯網企業以及一些專門做大數據平台的專業公司相比，存在較為明顯的劣勢。
因此，如果要做成大數據，研究院認為：
1、要公司層面足夠重視，作為領導的一把手來抓；
2、大數據運營團隊必須獨立運作，獨立核算，並輔以靈活的機制，否則新事物很難在傳統的電信體制下快速孵化；
3、光靠自己的力量還不夠，怎麼樣能夠找到優勢互補的合作單位協同研發運營才是大數據在電信內容發芽並壯大的關鍵。
二、內外兼修，市場化經營
大數據應用分為對內和對外兩種形態。不鼓勵過分重內，也不建議過分重外。連內部都做不好，對外營銷沒有說服力；只對內不對外，在不存在競爭的情況下，很難將一個產品做好做優，胎死腹中的可能性不是沒有。
因此，研究院建議電信運營商在推進大數據工作時，能夠內外兼修，從外部了解需求，從內部積累能力，通過完全市場化結算的方式在盡量短的時間能夠形成顯性效益，進而促進更多的資源投入和更快的成長。
三、循序漸進，以點帶面
從目前階段看，雖然說大數據的發展空間很大，但畢竟電信的能力和資源有限，建議從小案例做起，可選擇電信數據資源優勢明顯，客戶關系扎實、付費意願和數據意願共享的行業做起，通過成功標桿案例的構建，尋求規模化的復制。
從上面提及的五種產品形態看，精準營銷相對容易實現，運營商可從精準營銷切入，並逐步擴大形態范圍。
總評：大數據對運營商而言，是藍海，是解葯，但是否能真正發揮作用，還需運營商的實踐。研究院建議運營商們還是循序漸進，結合自身優勢，選擇合適的商業模式切入，早日打開大數據的「金礦」之門。
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㈣ 大數據培訓課程一般需要多少錢
大數據培訓費用在2W左右，如果價格超出太多就要考慮一下了，學習的時間在半年左右，選擇大數據學校好好考察一下，希望你能找到好的大數據培訓學校。
㈤ 大數據培訓大概多少錢
既然有心學習大數據，就不要去糾結費用的問題，關鍵是選擇一家內靠譜的大數據培訓機構，容機構靠譜了錢貴點問題也不大，如果大數據培訓機構不靠譜，就是免費教你，你會去嗎，至於怎麼選擇靠譜的大數據培訓機構，最好帶上懂技術的朋友去實地聽一下他們的課程。
㈥ 品牌營銷利器！如何通過大數據推出爆款新品
傳統的新品在洞察市場機會時，往往是根據市場部，咨詢公司或者其他行業報告進行分析的，然後再粗略的預估新品的市場潛力。對於品牌來講，這種方法限制的新品的研發效率，並且不確定是否符合市場期望。
孫子兵法有雲： 知己知彼，百戰不殆 。如果把這句話搬到新品研發過程中，依然適用，可以這樣理解，
知己 ，了解品牌自身情況，市場佔有率，內部運作流程，品牌影響力，品牌運營以及品牌的短板。
知彼 ，了解品牌的消費者在哪，消費者是誰，消費者的興趣傾向；了解品牌的競爭對手，他在哪，什麼樣的，有哪些優勢和弱勢。
接下來，我們就聊聊，再者大數據時代，怎麼洞察市場，挖掘具有競爭力的新品。
人人都在討論大數據，那麼大數據的核心價值是什麼？能做哪些事情？我們拆解一下這個詞，分為 「大」 和 「數據」 。
何謂「大」？簡單來講，可以理解為它的覆蓋面廣，全面，無所不能，龐大的。
何謂「數據」？即為根數據（Metadata），散落在各處的信息，咨詢，資料等。
兩個字組合起來可以轉譯為，人類可以通過龐大的根數據，應用到生活的各個方面。
大數據的核心價值就在於它的 商業價值 。通過從龐大的數據中，挖掘最有價值的信息，並應用到實際場景中。
大數據時代，人與互聯網緊密相連。標記和記錄一個人的信息，不再僅僅是通過身份證，而是有無數個根數據組成。根數據不是對象本身，它只描述對象的屬性。例如，描述人的通俗的話語：
其中根數據為，身高，屁股，牙，口腔，胳肢窩，對應的值為一米二，身高一半，黃，臭和上銹。
當然，我們也可以通過根數據，了解整個人的信息，也就是所謂的用戶畫像。
以往，傳統線下商店裡，消費者買了什麼，是誰買的，為什麼買，他有什麼特徵，這些資料對於商店來說，是完全不清楚的。不過，這些事情對於大數據，簡直是輕而易舉。消費者在網上的記錄十分詳細，他的收入情況，地址甚至是生活習慣都可以探查清楚。
這也是大數據的魅力所在，當然，我們也可以將大數據能力矩陣，賦能在品牌新品的創新上，通過洞察市場機會，甄選產品概念並預估市場潛力。
盲目的投放和發布新產品，會受到市場的打擊，提前預知消費者的興趣傾向，購買喜好將會對新產品起到積極的正向作用。
用戶在互聯網上的多年的行為數據，都會詳細記錄在伺服器，數據可能會散落在各個網站。但，這些數據能夠詳細描述用戶的特徵，都需要哪些數據？
用戶基礎數據
這部分數據描述了用戶的基本特徵，能夠確定 用戶是誰 。具體可以包括，
姓名，性別，年齡，職業，收入，地域，注冊地，常用ip，手機型號等。如果該用戶是實名注冊，那這些數據可以很容易獲取。但若是非實名，就需要後期通過模型推斷其各個屬性，如用戶的性別判斷，筆者在之前的文章中也有所描述，可以參考下《 AI驅動的電商用戶模型：性別屬性是如何確定 》。
購物數據
購物數據，是用戶在電商網站上發生了購買行為，所記錄下來的數據，從購買數據中可以提取出很多有價值的信息。
當用戶對某件商品發生了購買行為，就意味著對商品有需求，商品對他有價值。
緊接著，如果用戶周期性購買，那麼用戶就是該商品的絕對忠誠用戶。
再者，用戶瀏覽，搜索，加購，關注行為，也能反映用戶對商品的傾向
不同的購買行為，能夠對用戶定義不同的標簽，從而衍生了如下的數據維度：
購買力： 通過歷史消費記錄，收集訂單價格信息，再根據其消費額度，判斷用戶的購買力，詳情也可以查看筆者之前文章《 電商購買力模型：用大數據解鎖智慧營銷的新姿勢 》
促銷敏感度： 用戶訂單中，有優惠的訂單比例。這個數據能夠對品牌商的促銷和促銷力度提供指導作用。
還有，用戶忠誠度，復購周期，品牌RFM模型，品牌偏好，性格偏好等等等等。
行業數據
當然，不單單要知道用戶的信息，還需要了解自己和對手市場情況，有針對性做分析。
首先，聚焦自身品牌粉絲，探查粉絲不同性別，區域和年齡層對產品屬性的青睞。舉個簡單例子，YSL粉絲群體中，一線城市品牌的金牌會員，年輕人更喜歡粉紅色的口紅，又喜歡短款，那麼品牌可以針對這些人群有的放矢的研發新產品。
其次，了解競品情況，跟進競品市場。每個品牌的產品線不一定相同，sku池深度迥異。對於競品品牌的爆品，我們可以針對性拉取爆品的粉絲，了解他的用戶群體，並應用到新品研發策略中。
社交數據
社交數據能夠更全面的認識品牌的人群，深度的理解用戶的社交屬性，在媒體上的發聲態度，可以更加立體的理解用戶群。
根據上述數據標簽，能夠充分的了解用戶的需求點在哪裡，新產品做到有的放矢。再通過大數據能力輸出與產品匹配程度較高的用戶群體，這可以為新產品的冷啟動帶來一批種子用戶。
新品營銷和品牌營銷的套路基本相同，任何的新品對於用戶來說，都需要經過「接觸-認知-認識-認可」的一個過程。不過，在新品上市時，我們需要通過大數據，來完成用戶對新品的接觸和認知過程。也可以認為，這是新品的冷啟動過程。
做過社區的朋友都應該知道，冷啟動的種子用戶，對於新產品有多麼的重要。尋找精準的流量對新品帶來的效果將是不可估量的。
這部分精準流量的篩選，可以分為三個階段，預熱期-爆發期-收尾期
預熱期：擴大人群范圍
預熱期的目標就是希望可以讓更多的人了解新品，讓用戶能夠真的感知到新品的優勢和創意點。此時，需要挖掘新品可能存在的潛在用戶流量，把數據范圍擴大新品所在品類，甚至相關品類。凡是對新品所在品類或者相關品類有過購買，瀏覽，搜索，收藏或者加購行為的用戶，都要進行觸達。
爆發期：尋找精準流量
爆發期即為收割期，春季栽的稻子該去收割了。其實就是把預熱期觸達的用戶，進一步精準篩選，選出頭部流量。此時，可以結合公司內外的資源對這部分用戶進行邀請制的測試，使用新產品，優惠補貼，評測或媒體公關。進而將頭部流量轉化為已購用戶和品牌粉絲，再通過這部分人群的口口相傳，達到很好的口碑傳播效應。
收尾期：人群二次觸達
當然，並不是每個精準用戶都會買單，各種各樣的原因導致部分用戶掉隊。可能是當時忘記了，可能當時手頭上有其他工作，可能對促銷不是很滿意，等等。對於這部分人群，我們仍需要再次觸達。通過數據篩選出這部分用戶群，然後進行大力度促銷，最後在觀察其數據情況。
當然，以上只是新品冷啟動過程中，對人群的玩法。後續還有很多，涉及營銷策劃、創意、傳播、新媒體、商家/貨品，線上&線下聯動營銷等。但，核心的點仍然是 洞察市場和了解用戶偏好 ，這樣才能推出爆款產品。
㈦ 現在的電商代運營公司怎麼樣
從目前的行業狀況來看，仍然有大量的線下品牌，境外品牌代理商，高品質的工廠，線下有一定規模的實體店和連鎖店，有貨源優勢的個人沒有學會電商運營。這部分群體本身並不懂怎麼運營店鋪，只能自學，或者組建電商團隊，或者找代運營公司。同樣，對於這些群體來說，如果初期完全靠自己組建電商部，或者個體靠自己學習運營知識，那不但時間成本高，也很容易錯失機會。
大家找代運營公司時，需要注意幾個點：
1、價格低未必好。市面上代運營的價格很不統一，服務費幾千一個月的，也有幾萬一個月的，不要從單一的價格維度去衡量，因為服務費越低，對於代運營公司來說，他們就會接更多的店鋪來維持員工開支，這樣肯定沒有足夠精力打理你的店鋪。而目前好的代運營公司都是採用5-6個人團隊能負責承接2-3家店鋪（京淘電商就是這樣的模式）。
2、提點模式靠不靠譜。這個最好確定下你每次由活動產生部分的銷售該如何收取（一般來說在簽合同時就會說明提點怎麼提），產品定價策略以及毛利率控制和推廣投入佔比。推廣投入肯定是按照你的目標銷售額和市場體量來預估的。
3、適合店鋪發展最重要。看他手上有沒有相關案例，或是對於你所在的類目有多少了解，不放心的話也可以做個相應的方案，可以看下操作思路合不合適你的店鋪發展。
4、理清楚合作模式。千萬不要相信那些一來就和你說有多少多少的店鋪現在在和他們合作的，合作的店鋪越多，人員精力就越少。你要了解的是他們操作團隊有幾個人，這些店鋪和他們都是什麼樣的合作模式。
㈧ 大數據時代汽車品牌營銷解決方案
大數據時代汽車品牌營銷解決方案_-數據分析師考試
隨著移 動互聯網、O2O和車聯網的快速發展，數字類渠道貫穿了消費者選車-買車-用車的全過程。消費者的全面數字化，意味著消費者購車前後的行為均可以通過大數據分析進行全方位挖掘，從而實現在車型研發、產品定位、營銷傳播和售後服務一系列過程的決策優化，這也成為程序化購買帶給汽車品牌營銷的一個重要突破。
對於汽車品牌來說，以數據和技術為核心的程序化購買既是挑戰，也是重大的發展機遇。汽車品牌需要從以下四個方面，提升營銷效率和效果：
一、我的消費者在哪?
隨著品牌與消費者的溝通渠道的多樣化，如何挖掘隱藏在互聯網背後的潛在客戶群，成為車企數字營銷的首要問題。大數據時代，汽車品牌自身掌握的銷售、用戶調研等數據已經遠不能滿足其營銷決策的需要，企業所關注的消費者特徵和偏好等洞察，完全可通過其自然行為過程中留存的數據進行分析和挖掘。
二、我該如何提升與消費者的溝通效率?
事實上，傳統線上營銷採用的媒介購買方式，已無法滿足消費者的個性化傳播。消費者購車到用車是很長一段周期，期間存在諸多不確定性，汽車品牌可根據實時獲取的消費者數據，通過程序化購買自動選擇適合的媒體和廣 告位，並藉助智能創意實現廣 告創意、目標人群和媒介的完美整合，而這一系列過程可以在短時間飛速完成。
三、我如何更好的服務客戶?
消費者在購車前後的很多行為都會影響著身邊的潛在客戶，汽車品牌試圖通過數字營銷及數據的挖掘分析更好的了解消費者的興趣偏好，來提高線上、線下與售前售後的用戶體驗，以此提高品牌影響力。
四、我的效果如何評估?
「我的廣 告費用浪費了一半，但是我不知道是浪費了那一半。「這句廣 告界名言將在程序化廣 告的浪潮之下被沖刷殆盡。對一個目標客戶從潛客到變成購買客戶過程的數據紀錄和反饋，對於渠道的預算分配和優化推廣渠道的組合是有極大幫助的。
針對汽車營銷傳播中的四大痛點，悠易互通根據多年服務眾多汽車客戶的經驗以及強大的系統開發和技術開發經驗，提出了汽車行業的整體解決方案：
一、 DMP數據打通，支持企業全方位營銷策略
悠易互通幫助汽車企業搭建專屬數據管理平台(Databank 3.0)，收集車企在營銷與運營過程中產生的海量線上、線下數據，實現企業第一方數據的聚合管理;並且通過與第三方數據(YOYI DNA)打通，在確保第一方數據安全的前提下，實現數據的互聯互通，通過多維度的數據分析與發掘， 幫助車企對其目標消費者進行360度畫像，並支持企業全方位的營銷決策。
具體來說， 車企可以從各地經銷商獲取真實的購車用戶的基本信息(如年齡、性別、地域等)，而YOYI DNA則在全網收集了以用戶為核心的橫跨網頁瀏覽、搜索、電商購買、社交分享和廣 告投放的數據，並且採用悠易互通統一的標簽體系對各來源數據進行標准化處理和結構化細分，形成了悠易互通自有的第三方數據體系。通過將第一方和第三方的數據打通，車企可以確切知道某款車型的購車者興趣標簽和行為偏好，比如家庭構成、收入狀況、經常訪問的網站、關注的明星、社交媒體上感興趣的內容、關注的車型和要素等，真正做到對顧客全面而深入的洞察，並對企業制定營銷決策提供數據支持。
二、 整合資源，利用演算法提升線上傳播效率
汽車互聯網傳播的主要目的之一是收集銷售線索。在程序化購買時代，這就需要DSP能夠在整合流量資源的基礎上，利用先進的演算法對數據進行深挖，從而提高銷售線索收集的效率和質量。
車企的專屬數據管理平台(Databank 3.0)可以無縫對接到悠易程序化購買平台， 實現老訪客召回和根據現有客戶進行智能擴展(Lookalike)，並藉助悠易互通接入的日均130億多屏海量資源，以及專門為汽車客戶定製的演算法和優化手段，對每一個展現機會進行CTR和CVR(轉化率)的預估，結合智能創意，做到在正確的時間、正確的媒介向正確的人傳遞正確的信息，為客戶的官網引入高質量的訪客。
當消費者來到官網後，可以全程監測消費者和品牌的互動過程，從而幫助企業了解消費者在哪裡流失，為網站的優化提供指導。同時，根據消費者的訪問行為，進行有針對性的召回。例如，針對只了解了車的基本信息，而沒有了解車的詳細配置、價格信息或金融貸款服務的消費者，可以針對性的採用促銷創意將這些訪客直接引流到官網的金融方案頁面，促進消費者進行預約試駕。
三、 從線上到線下，實現個性化銷售和售後服務
通過線上收集到銷售線索後，車企的營銷重點轉移到線下，這就要求車企能夠幫助其經銷商做到個性化的銷售和售後服務。
過去4S門店的銷售人員除了潛在客戶的手機號、姓名和性別之外，是沒有其他信息可以獲取的。悠易互通的汽車解決方案通過打通客戶線上和線下標簽，幫助車企在給經銷商下發銷售線索時，提供了更為詳細的用戶信息，如客戶的家庭狀況、對車型、外觀、配置、價格、金融方案的關注程度等。這些信息將極大地幫助銷售人員基於客戶的畫像，展開一對一的個性化銷售，從而提高銷售線索向實際訂單轉化的可能性。
消費者購車後，經銷商將實際成交的顧客信息反饋給車企，這些信息進入企業數據管理平台(Databank 3.0)。通過對現有用戶網路行為、用車行為(車聯網數據)的持續跟蹤，車企可以更准確地預測現有用戶對於維修保養、更換新車的需求，從而制定個性化的營銷及售後服務計劃，深度挖掘客戶的生命周期價值。
四、 效果評估，持續提升營銷的整體效率
傳統廣 告投放的效果評估很難控制，程序化購買則賦予了品牌廣 告主對效果更多的控制權。悠易互通記錄了消費者在全網范圍內每一次和品牌互動的行為，並對每一個銷售線索進行追蹤溯源，通過歸因模型，評估每一次曝光、點擊、搜索行為對形成該轉化效果的貢獻，從而優化營銷預算的分配，提升營銷的整體效率。
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